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包含python中高斯函数的词条( 二 )

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u11=[0,0];
u22=[5,5];
u33=[10,10];
u44=[15,15];
m=600;
sigma_matrix3=2*eye(2);
Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);
Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);
Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);
Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);
figure(2)
scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')
hold on
scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')
scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')
scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')
title('SM2数据集')
end
function Y = multivrandn(u,m,sigma_matrix)
%%生成指定均值和协方差矩阵python中高斯函数的高斯数据
n=length(u);
c = chol(sigma_matrix);
X=randn(m,n);
Y=X*c+ones(m,1)*u;
end
2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函数borderType= None)函数
此函数利用高斯滤波器平滑一张图像 。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积 。
src:输入图像
ksize:(核的宽度,核的高度)，输入高斯核的尺寸，核的宽高都必须是正奇数 。否则，将会从参数sigma中计算得到 。
dst:输出图像，尺寸与输入图像一致 。
sigmaX:高斯核在X方向上的标准差 。
sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差 。默认为None ， 如果sigmaY=0，则它将被设置为与sigmaX相等的值 。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到 。计算公式为：
borderType:像素外推法，默认为None（参考官方文档 BorderTypes
)
在图像处理中，高斯滤波主要有两种方式：
1.窗口滑动卷积
2.傅里叶变换
在此主要利用窗口滑动卷积 。其中二维高斯函数公式为：
根据上述公式，生成一个3x3的高斯核，其中最重要的参数就是标准差，标准差越大，核中心的值与周围的值差距越小，曲线越平滑 。标准差越?。?核中心的值与周围的值差距越大，曲线越陡峭 。
从图像的角度来说，高斯核的标准差越大，平滑效果越不明显 。高斯核的标准差越小，平滑效果越明显 。
可见，标准差越大 ， 图像平滑程度越大
参考博客1:关于GaussianBlur函数
参考博客2:关于高斯核运算
【包含python中高斯函数的词条】关于python中高斯函数和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。

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